# guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition

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guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition, dépôt open source à 3 490 étoiles sur GitHub. Carte RC de RepoMasters. Human Activity Recognition example…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [guillaume-chevalier](https://repo.masters-masters.com/owners/guillaume-chevalier) |
| Étoiles | 3 490 |
| Forks | 928 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2016 |
| Sujets | machine-learning, deep-learning, lstm, human-activity-recognition, neural-network, rnn, recurrent-neural-networks, tensorflow, activity-recognition |
| Rang | [RC (2 000 à 4 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/blockbuster) |
| Voir sur GitHub | [guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition](https://github.com/guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition) |

## Fiche du dépôt

Human Activity Recognition example using TensorFlow on smartphone sensors dataset and an LSTM RNN. Classifying the type of movement amongst six activity categories - Guillaume Chevalier

Rang des dépôts qui ont 2 000 à 4 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 3 %. Rareté : Épique.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.